Exploring top-down influences on illusory self-motion perception (vection) in younger and older adults
Notice bibliographique
Résumé
Vection, defined as the sensation of self-motion in the absence of physical movement, is a critical component for an immersive Virtual Reality experience. Research in this domain has predominantly focused on strategies to modulate vection by manipulating physical properties of the visual stimulus (bottom-up factors) with younger-to-middle aged adults. That said, little research has been done investigating the role of cognitive (top-down) factors on vection, and further how these manipulations may differentially influence participants of different age groups. In the current study, we investigated the role of expectation and stimulus realism as cognitive factors for vection in a sample of 48 younger and 46 older adults. Through manipulation of the study instructions, participants were led to believe that they were either likely or unlikely to experience vection before they were exposed to a rotating visual stimulus aimed to induce circular vection. Stimulus realism was manipulated by disrupting the global consistency of a naturalistic visual stimulus (360° photograph), resulting in two image conditions (intact, scrambled). The speed of the stimulus was varied (faster, slower) to further investigate the influence of top-down effects under stronger and weaker vection intensities, respectively. During each trial, three measures of vection were recorded: onset time, duration, and intensity. Results indicated that image realism and speed affected vection: intact and faster-moving stimuli substantially increased vection relative to the other stimulus conditions for all measures. An interaction between speed and age showed reduced vection onset times in younger adults compared to older adults, but only for faster moving stimuli. No other age-related differences and no meaningful role of expectation was found. Taken together, our study demonstrates that certain bottom-up and top-down factors can influence vection independently as well as additively, whereas age does not seem to be a major factor for vection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».